Çoğu insan devasa dalgalardan yakınırken, hevesli denizciler çoktan yeni kıtayı bulmak için yola çıkmışlardır. Kısa bir süre önce, Tesla'nın AI direktörü ve AI üst yayıncısı olan ve kısa bir süre önce OpenAI'ye dönen Karpathy, AI'nın gelişimine ayak uydurmanın tam zamanlı bir iş haline geldiğini düşünerek Latent Space podcast'inin son bölümünü retweetledi. ihtiyaç duyulacak ve talep, günümüzün makine öğrenimi algoritma mühendislerini çok aşacak. Bu sayıda gelecekte ihtiyaç duyulacak AI yeteneklerinin yetenek portresi hakkında daha fazla analiz yapmaya devam edeceğiz.
Duyusal Düşünme
Makalenin içeriğine dayalı olarak daha farklı çıkarımlar ve derin düşünceler ortaya koymaya çalışıyoruz, hoş geldiniz.
**Model Teknolojisi ve Ürün İnişi: **Çoğu insan büyük dalgalardan yakınırken, hevesli denizciler yeni kıtalar bulmak için yola çıktı. Pusulayı icat eden ve gemi inşa eden zanaatkarlar bu dönemde rol oynadı ve ardından denizciler ve işçiler bölgeyi genişletti.
**Yazılım 3.0 Çağı:**SenseAI, Aracı ağını bir kez daha vurguluyor. Bu sefer makine bize geliyor ve doğal dil, geliştirme ihtiyaçlarının çoğunu tamamlayan dil paketi haline gelecek ve insan hayal gücünü daha da özgürleştirecek. Ajanlar, yürütmeyi çözmek için etkileşim yoğunluğunu ve ağ işbirliğini kullanır ve insanların yapması gereken, alt düzey hayal gücü önermek, yok etmek ve yeniden inşa etmektir.
Bu makale toplam 3255 kelimeden oluşmaktadır ve dikkatlice okuması yaklaşık 9 dakika sürmektedir.
01. Yeni iş: Yapay Zeka Mühendisi
Temel modellerin ortaya çıkan yetenekleri ve açık kaynak/API kullanılabilirliği tarafından yönlendirilen nesiller arası bir uygulamalı AI "sağa kayma" gözlemliyoruz. 5 yıl süren bir dizi yapay zeka görevi ve bir araştırma ekibinin 2013'te tamamlaması artık yalnızca API belgeleri ve ücretsiz bir öğleden sonra ile tamamlanabiliyor.
API evrenseldir: AI mühendisleri modelleri optimize etmek/barındırmak için sola gidebilir ve araştırma mühendisleri API üzerinde uygulamalar oluşturmak için sağa gidebilir, ancak bunların göreli güçlü yönleri ve teknik temelleri açıktır.
Bununla birlikte, en zor iş belirli uygulama detaylarındadır.Şu anda LLM, başarılı değerlendirme, uygulama ve ürünleştirme açısından hala aşağıdaki zorluklarla karşı karşıyadır:
**1. Model:**En büyük GPT-4 ve Claude modellerinden en küçük açık kaynaklı Huggingface, LLaMA ve diğer modellere kadar.
2. Araçlar: LangChain, LlamaIndex ve Pinecone gibi en popüler bağlantı, alma ve vektör arama araçlarından Auto-GPT ve BabyAGT gibi gelişmekte olan proxy araçlarına kadar.
3. Haberler: Her gün yayınlanan makalelerin, modellerin ve tekniklerin sayısı dikkat ve sermaye ile katlanarak artıyor ve tüm bu son gelişmeleri takip etmek neredeyse tam zamanlı bir iş haline geldi. .
LLM tam zamanlı bir iş yaratır. Yazılım mühendisliği yeni bir alt disiplin geliştirecek, yapay zeka uygulamasına odaklanacak ve ortaya çıkan teknoloji yığınını etkin bir şekilde kullanacak, tıpkı "site güvenilirlik mühendisi", "geliştirme operasyon ve bakım mühendisi", "veri mühendisi" ve Gelecek vaad eden “Analitik Mühendis”.
**AI mühendisleri, bu tür bir rolü temsil etmek için yükselecekler. **
Hemen hemen her girişimin bir tür AI tartışma grubu vardır. Bu gruplar, Amplitude, Replit ve Notion'un hâlihazırda yaptığı gibi, gayri resmi gruplardan resmi takımlara geçiş yapacak. İster şirket saatlerinde, ister geceleri ve hafta sonları, kurumsal Slack'te veya bağımsız Discord'da AI API'lerini ve OSS modellerini ürünleştirme üzerinde çalışan binlerce yazılım mühendisi uzmanlaşacak ve tek bir başlık altında bir araya getirilecek: AI mühendisi. Bu muhtemelen önümüzdeki on yılda en çok talep gören mühendislik işi olacak.
Microsoft ve Google gibi en büyük şirketlerden Figma (Diagram tarafından satın alındı), Vercel (RoomGPT, Hassan El Mghari tarafından satın alındı) ve Notion (Ivan Zhao ve Simon Last tarafından hazırlanan Notion AI), Simon Willison gibi bağımsız bilgisayar korsanlarına kadar, Pieter Levels (Photo/InteriorAI) ve Riley Goodside (şimdi Scale AI'da). Anthropic'te ipucu mühendisliği yaparak yılda 300.000 dolar ve OpenAI'de yazılım inşa ederek 900.000 dolar kazanıyorlar. Ücretsiz hafta sonlarını AGI House'da fikirler üzerinde çalışarak ve /r/LocalLLaMA2 hakkında ipuçları paylaşarak geçiriyorlar. Hepsinin ortak noktası, yapay zekadaki gelişmeleri neredeyse bir gecede milyonlar tarafından kullanılan gerçek ürünlere dönüştürmeleridir.
**Hiçbirinin doktorası yok. AI ürünlerini piyasaya sürmeye gelince, araştırmacılara değil, mühendislere ihtiyacınız var. **
02, AI mühendisleri makine öğrenimi mühendislerinin yerini alacak
AI mühendislerine olan talep gelecekte hızla artacaktır. Şu anda Indeed'de ML mühendisleri, AI mühendislerinden 10 kat daha fazla iş fırsatına sahip, ancak AI'nın daha yüksek büyüme oranı, bu oranın 5 yıl içinde tersine döneceğine inanıyor.
İşe Alınan HN için Aylık İstihdam Eğilim Tablosu
Tüm iş unvanları tek taraflıdır, ancak bazıları faydalıdır. Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki bitmeyen anlamsal tartışma konusunda temkinli ve yorgunuz, yine de geleneksel "yazılım mühendisi" rolünün yapay zeka yazılımı oluşturma konusunda mükemmel bir yeteneğe sahip olduğunun gayet iyi farkındayız. Bununla birlikte, Yapay Zeka mühendisliğine nasıl girileceğine dair HN'ye Sor hakkında yeni bir soru, piyasada hala var olan temel bir algıyı ortaya koyuyor:
Ekran Görüntüsü Haziran 2023: "Yapay Zeka Mühendisliğine Nasıl Girilir" sorusuna en çok oy alan yanıtlar
Çoğu insan yapay zeka mühendisliğini hâlâ bir makine öğrenimi veya veri mühendisliği biçimi olarak görüyor, bu nedenle aynı teknoloji yığınını tavsiye ediyorlar. Ancak, yukarıda adı geçen son derece etkili yapay zeka mühendislerinden hiçbirinin Andrew Ng Coursera kursuna eşdeğer bir iş yapmadığından, PyTorch'u bilmediklerinden ve veri gölü ile veri ambarı arasındaki farkı bilmediklerinden emin olabilirsiniz.
**Yakında, hiç kimse bir Ford Model T çizimlerini okuyarak araba kullanmayı öğrenemeyeceğiniz gibi, Dikkat Tek İhtiyacınız Olan Dikkat'i okuyarak yapay zeka mühendisliğine başlamanızı önermeyecek. Tabii ki, temelleri ve tarihi anlamak her zaman yardımcı olur ve genel bilince henüz girmemiş olan yenilikleri ve verimlilik/yetenek kazanımlarını bulmanıza gerçekten yardımcı olabilir. Ancak bazen ürünleri doğrudan kullanabilir ve kalitelerini deneyimleyerek öğrenebilirsiniz.
Kuşkusuz, AI mühendisleri ve ML mühendislerinin tersine dönmesi bir gecede olmayacak. İnsanlar doğal olarak özgeçmişlerini detaylandırmak, pazar haritalarını doldurmak ve daha yetkili derinlemesine konulara atıfta bulunarak öne çıkmak isterler. Bununla birlikte, hızlı mühendislik ve yapay zeka mühendisliği, uzun süre sağlam bir veri bilimi/makine öğrenimi geçmişine sahip olanlar karşısında dezavantajlı hissedecektir. Bununla birlikte, arz ve talep ekonomisi sonunda galip gelecek ve yapay zeka mühendislerine olan talep, makine öğrenimi mühendislerininkini çok aşacak.
**03. Neden şimdi? **
Temel model, model eğitmeninin orijinal amacının ötesine geçen, bağlam içinde sıfır vuruşlu aktarımı bile öğrenme becerisi sergileyen "birkaç adımlı öğrenen"dir. Başka bir deyişle, bu modelleri yaratan insanlar, onların neler yapabileceklerini tam olarak bilmiyorlardı. LLM araştırmacısı olmayanlar, modellerle etkileşim içinde daha fazla zaman harcayarak ve onları yeterince takdir edilmeyen araştırma alanlarına uygulayarak (örneğin, Jasper'ın metin yazarlığına uygulanması) bu yetenekleri keşfedebilir ve bunlardan yararlanabilir.
Microsoft, Google, Meta ve büyük temel model laboratuvarları, esas olarak "hizmet olarak yapay zeka araştırma" API'leri sağlayarak, kıt araştırma yeteneğini tekellerine aldı. Onları işe alamazsınız ama kiralayabilirsiniz - eğer ekibinizde onlarla nasıl çalışılacağını bilen yazılım mühendisleriniz varsa. **Dünya çapında yaklaşık 5.000 LLM araştırmacısı var, ancak yaklaşık 50 milyon yazılım mühendisi var. Tedarik kısıtlamaları, pazar talebini karşılamak için bir "merkez" yapay zeka mühendisinin ortaya çıkacağını belirler. **
**3. GPU Rezervi. **Elbette, OpenAI/Microsoft bu işi ilk yapanlardı, ancak Stability AI, 4000 GPU kümelerini vurgulayarak yeni başlayanlar arasında bir GPU silahlanma yarışını ateşledi.
**4 Doğrudan üründen çevik eylem. **Veri bilimcilerin/ML mühendislerinin, alana özgü bir modeli eğitmeden ve ardından onu üretime geçirmeden önce ağır bir veri toplama işi yapmasını istemek yerine, ürün yöneticileri/yazılım mühendisleri önce LLM'yi yönlendirebilir ve bir ürün fikri oluşturabilir/doğrulayabilir, ardından Daha sonra ince ayar için özel veriler elde edin.
Diyelim ki ikincisi, öncekinden 100 ila 1000 kat daha fazla ve LLM'nin "ateşle, hazırlan, nişan al" iş akışı sizi geleneksel makine öğreniminden 10 ila 100 kat daha hızlı hale getiriyor. Sonuç olarak, yapay zeka mühendisleri, yapay zeka ürünlerini 1.000 ila 10.000 kat daha düşük maliyetle doğrulayabilecek. Bu, Çevik gelişime karşı başka bir Şelaledir ve AI Çeviktir.
**5. Python → Java. **Data/AI geleneksel olarak Python'a büyük ölçüde güvenmiştir ve LangChain, LlamaIndex ve Guardrails gibi ilk AI mühendislik araçları da aynı topluluktan çıkmıştır. Ancak, artık Python geliştiricileri kadar Java geliştiricisi de var, bu nedenle araçlar, LangChain.js ve Transformers.js'den Vercel'in yeni AI SDK'sına kadar giderek artan bir şekilde bu genişletilmiş kullanıcı tabanına hitap ediyor. Pazar genişleme fırsatı çok büyük.
**6. Üretken Yapay Zeka ile Sınıflandırıcı ML karşılaştırması. ** Bir terim olarak "Üretken Yapay Zeka"nın modası geçmiş ve yerini "Çıkarım Motorları" gibi diğer kategorilere bırakmıştır, ancak mevcut MLOps araçları ile makine öğrenimi uygulayıcıları arasındaki farkı ve LLM'yi kullanmak için en uygun olanı kısa ve öz bir şekilde ortaya koymaktadır. ve Metinden resme oluşturucunun yeni ve belirgin rolüne bakıldığında yine de çok yararlıdır. Mevcut makine öğrenimi araştırmaları dolandırıcılık riski, öneri sistemleri, anormallik tespiti ve özellik depolama gibi konulara odaklanabilirken, yapay zeka mühendisleri yazma uygulamaları, kişiselleştirilmiş öğrenme araçları, doğal dil elektronik tabloları ve Factorio benzeri uygulamalar geliştiriyor.
Ne zaman farklı bir geçmişe sahip, farklı bir dil konuşan, tamamen farklı bir ürün üreten ve tamamen farklı bir araç kullanan bir alt grup varsa, sonunda ayrı gruplara ayrılırlar.
04, 1+2=3: Yazılım 3.0 çağında programlama
6 yıl önce, Andrej Karpathy, mantığı tam olarak modelleyen geleneksel elle yazılmış programlama dillerinin "klasik yığını" ile mantığa yaklaşan yeni "makine öğrenimi" sinir ağlarını karşılaştıran, Software 2.0'ı açıklayan çok etkili bir makale yazdı. yazılımın insanların modelleyebileceğinden daha fazla sorunu çözmesini sağlar. Bu yıl, bir devam makalesinde en popüler yeni programlama dilinin İngilizce olduğunu ve orijinal makalesinde işaretlemediği gri alanı nihayet doldurduğunu belirtti.
Mühendislik geçen yıl, insanlar GPT-3 ve Stable Difusion'dan yararlanmaya başladıklarında işin nasıl değişeceğini anlatan bir mem haline geldi. İnsanlar, yapay zeka girişimlerini "OpenAI paketleyicileri" olarak adlandırdıkları için alay ediyor ve LLM uygulamalarının ipucu mühendisliğine ve ters ipucu mühendisliğine karşı savunmasız olduğuna dair endişelerini dile getiriyor. Engeller gerçekten var mı? (Sense Diyor: İlk makalemiz olan "Akıllı Sistemler: Geleceğin Yapay Zeka Kuruluşlarının Hendeği") bölümüne bakın.
Ancak 2023'teki en büyük temalardan biri, insan tarafından yazılan kodun LLM yeteneklerini koordine etme ve 200 milyon doları aşan Langchain'den Nvidia destekli Voyager'a kaydırmadaki rolünü yeniden tesis ederek kod oluşturma ve yeniden kullanmanın açık önemini gösterecek. . Mühendislik hem abartılıyor hem de burada kalacak, ancak Software 1.0 paradigmasının Software 3.0 uygulamalarında yeniden ortaya çıkması hem büyük bir fırsat hem de çok sayıda girişim için boşluk yaratan bir kafa karışıklığı alanı.
Pazar araştırması yapamayan bir yatırımcı iyi bir yatırımcı değildir.
Elbette bu sadece insanlar tarafından yazılan bir kod değil. Çok sayıda projenin (smol-developer, daha genel olarak gpt-engineer ve Codium AI, Codegen.ai ve Morph/Rift gibi diğer kod üreten aracıların maceraları) hikayeleri, bunların giderek daha fazla AI'nın parçası olacaklarını gösteriyor. mühendisin araç takımı. İnsan mühendisler yapay zekadan yararlanmayı öğrendikçe, yapay zeka mühendisliğe giderek daha fazla dahil olacak.
Ta ki uzak bir gelecekte bir gün yukarıya bakıp ikisi arasındaki farkı artık anlayamayıncaya kadar.
Referanslar
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
_ Mühendis eski mi? AI kodamanları tarafından desteklenen yeni bir kariyer doğuyor
Kaynak: SenseAI
Duyusal Düşünme
Makalenin içeriğine dayalı olarak daha farklı çıkarımlar ve derin düşünceler ortaya koymaya çalışıyoruz, hoş geldiniz.
**Model Teknolojisi ve Ürün İnişi: **Çoğu insan büyük dalgalardan yakınırken, hevesli denizciler yeni kıtalar bulmak için yola çıktı. Pusulayı icat eden ve gemi inşa eden zanaatkarlar bu dönemde rol oynadı ve ardından denizciler ve işçiler bölgeyi genişletti.
**Yazılım 3.0 Çağı:**SenseAI, Aracı ağını bir kez daha vurguluyor. Bu sefer makine bize geliyor ve doğal dil, geliştirme ihtiyaçlarının çoğunu tamamlayan dil paketi haline gelecek ve insan hayal gücünü daha da özgürleştirecek. Ajanlar, yürütmeyi çözmek için etkileşim yoğunluğunu ve ağ işbirliğini kullanır ve insanların yapması gereken, alt düzey hayal gücü önermek, yok etmek ve yeniden inşa etmektir.
Bu makale toplam 3255 kelimeden oluşmaktadır ve dikkatlice okuması yaklaşık 9 dakika sürmektedir.
01. Yeni iş: Yapay Zeka Mühendisi
Temel modellerin ortaya çıkan yetenekleri ve açık kaynak/API kullanılabilirliği tarafından yönlendirilen nesiller arası bir uygulamalı AI "sağa kayma" gözlemliyoruz. 5 yıl süren bir dizi yapay zeka görevi ve bir araştırma ekibinin 2013'te tamamlaması artık yalnızca API belgeleri ve ücretsiz bir öğleden sonra ile tamamlanabiliyor.
Bununla birlikte, en zor iş belirli uygulama detaylarındadır.Şu anda LLM, başarılı değerlendirme, uygulama ve ürünleştirme açısından hala aşağıdaki zorluklarla karşı karşıyadır:
**1. Model:**En büyük GPT-4 ve Claude modellerinden en küçük açık kaynaklı Huggingface, LLaMA ve diğer modellere kadar.
2. Araçlar: LangChain, LlamaIndex ve Pinecone gibi en popüler bağlantı, alma ve vektör arama araçlarından Auto-GPT ve BabyAGT gibi gelişmekte olan proxy araçlarına kadar.
3. Haberler: Her gün yayınlanan makalelerin, modellerin ve tekniklerin sayısı dikkat ve sermaye ile katlanarak artıyor ve tüm bu son gelişmeleri takip etmek neredeyse tam zamanlı bir iş haline geldi. .
LLM tam zamanlı bir iş yaratır. Yazılım mühendisliği yeni bir alt disiplin geliştirecek, yapay zeka uygulamasına odaklanacak ve ortaya çıkan teknoloji yığınını etkin bir şekilde kullanacak, tıpkı "site güvenilirlik mühendisi", "geliştirme operasyon ve bakım mühendisi", "veri mühendisi" ve Gelecek vaad eden “Analitik Mühendis”.
**AI mühendisleri, bu tür bir rolü temsil etmek için yükselecekler. **
Hemen hemen her girişimin bir tür AI tartışma grubu vardır. Bu gruplar, Amplitude, Replit ve Notion'un hâlihazırda yaptığı gibi, gayri resmi gruplardan resmi takımlara geçiş yapacak. İster şirket saatlerinde, ister geceleri ve hafta sonları, kurumsal Slack'te veya bağımsız Discord'da AI API'lerini ve OSS modellerini ürünleştirme üzerinde çalışan binlerce yazılım mühendisi uzmanlaşacak ve tek bir başlık altında bir araya getirilecek: AI mühendisi. Bu muhtemelen önümüzdeki on yılda en çok talep gören mühendislik işi olacak.
Microsoft ve Google gibi en büyük şirketlerden Figma (Diagram tarafından satın alındı), Vercel (RoomGPT, Hassan El Mghari tarafından satın alındı) ve Notion (Ivan Zhao ve Simon Last tarafından hazırlanan Notion AI), Simon Willison gibi bağımsız bilgisayar korsanlarına kadar, Pieter Levels (Photo/InteriorAI) ve Riley Goodside (şimdi Scale AI'da). Anthropic'te ipucu mühendisliği yaparak yılda 300.000 dolar ve OpenAI'de yazılım inşa ederek 900.000 dolar kazanıyorlar. Ücretsiz hafta sonlarını AGI House'da fikirler üzerinde çalışarak ve /r/LocalLLaMA2 hakkında ipuçları paylaşarak geçiriyorlar. Hepsinin ortak noktası, yapay zekadaki gelişmeleri neredeyse bir gecede milyonlar tarafından kullanılan gerçek ürünlere dönüştürmeleridir.
**Hiçbirinin doktorası yok. AI ürünlerini piyasaya sürmeye gelince, araştırmacılara değil, mühendislere ihtiyacınız var. **
02, AI mühendisleri makine öğrenimi mühendislerinin yerini alacak
AI mühendislerine olan talep gelecekte hızla artacaktır. Şu anda Indeed'de ML mühendisleri, AI mühendislerinden 10 kat daha fazla iş fırsatına sahip, ancak AI'nın daha yüksek büyüme oranı, bu oranın 5 yıl içinde tersine döneceğine inanıyor.
Tüm iş unvanları tek taraflıdır, ancak bazıları faydalıdır. Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki bitmeyen anlamsal tartışma konusunda temkinli ve yorgunuz, yine de geleneksel "yazılım mühendisi" rolünün yapay zeka yazılımı oluşturma konusunda mükemmel bir yeteneğe sahip olduğunun gayet iyi farkındayız. Bununla birlikte, Yapay Zeka mühendisliğine nasıl girileceğine dair HN'ye Sor hakkında yeni bir soru, piyasada hala var olan temel bir algıyı ortaya koyuyor:
Çoğu insan yapay zeka mühendisliğini hâlâ bir makine öğrenimi veya veri mühendisliği biçimi olarak görüyor, bu nedenle aynı teknoloji yığınını tavsiye ediyorlar. Ancak, yukarıda adı geçen son derece etkili yapay zeka mühendislerinden hiçbirinin Andrew Ng Coursera kursuna eşdeğer bir iş yapmadığından, PyTorch'u bilmediklerinden ve veri gölü ile veri ambarı arasındaki farkı bilmediklerinden emin olabilirsiniz.
**Yakında, hiç kimse bir Ford Model T çizimlerini okuyarak araba kullanmayı öğrenemeyeceğiniz gibi, Dikkat Tek İhtiyacınız Olan Dikkat'i okuyarak yapay zeka mühendisliğine başlamanızı önermeyecek. Tabii ki, temelleri ve tarihi anlamak her zaman yardımcı olur ve genel bilince henüz girmemiş olan yenilikleri ve verimlilik/yetenek kazanımlarını bulmanıza gerçekten yardımcı olabilir. Ancak bazen ürünleri doğrudan kullanabilir ve kalitelerini deneyimleyerek öğrenebilirsiniz.
Kuşkusuz, AI mühendisleri ve ML mühendislerinin tersine dönmesi bir gecede olmayacak. İnsanlar doğal olarak özgeçmişlerini detaylandırmak, pazar haritalarını doldurmak ve daha yetkili derinlemesine konulara atıfta bulunarak öne çıkmak isterler. Bununla birlikte, hızlı mühendislik ve yapay zeka mühendisliği, uzun süre sağlam bir veri bilimi/makine öğrenimi geçmişine sahip olanlar karşısında dezavantajlı hissedecektir. Bununla birlikte, arz ve talep ekonomisi sonunda galip gelecek ve yapay zeka mühendislerine olan talep, makine öğrenimi mühendislerininkini çok aşacak.
**03. Neden şimdi? **
Temel model, model eğitmeninin orijinal amacının ötesine geçen, bağlam içinde sıfır vuruşlu aktarımı bile öğrenme becerisi sergileyen "birkaç adımlı öğrenen"dir. Başka bir deyişle, bu modelleri yaratan insanlar, onların neler yapabileceklerini tam olarak bilmiyorlardı. LLM araştırmacısı olmayanlar, modellerle etkileşim içinde daha fazla zaman harcayarak ve onları yeterince takdir edilmeyen araştırma alanlarına uygulayarak (örneğin, Jasper'ın metin yazarlığına uygulanması) bu yetenekleri keşfedebilir ve bunlardan yararlanabilir.
Microsoft, Google, Meta ve büyük temel model laboratuvarları, esas olarak "hizmet olarak yapay zeka araştırma" API'leri sağlayarak, kıt araştırma yeteneğini tekellerine aldı. Onları işe alamazsınız ama kiralayabilirsiniz - eğer ekibinizde onlarla nasıl çalışılacağını bilen yazılım mühendisleriniz varsa. **Dünya çapında yaklaşık 5.000 LLM araştırmacısı var, ancak yaklaşık 50 milyon yazılım mühendisi var. Tedarik kısıtlamaları, pazar talebini karşılamak için bir "merkez" yapay zeka mühendisinin ortaya çıkacağını belirler. **
**3. GPU Rezervi. **Elbette, OpenAI/Microsoft bu işi ilk yapanlardı, ancak Stability AI, 4000 GPU kümelerini vurgulayarak yeni başlayanlar arasında bir GPU silahlanma yarışını ateşledi.
**4 Doğrudan üründen çevik eylem. **Veri bilimcilerin/ML mühendislerinin, alana özgü bir modeli eğitmeden ve ardından onu üretime geçirmeden önce ağır bir veri toplama işi yapmasını istemek yerine, ürün yöneticileri/yazılım mühendisleri önce LLM'yi yönlendirebilir ve bir ürün fikri oluşturabilir/doğrulayabilir, ardından Daha sonra ince ayar için özel veriler elde edin.
**5. Python → Java. **Data/AI geleneksel olarak Python'a büyük ölçüde güvenmiştir ve LangChain, LlamaIndex ve Guardrails gibi ilk AI mühendislik araçları da aynı topluluktan çıkmıştır. Ancak, artık Python geliştiricileri kadar Java geliştiricisi de var, bu nedenle araçlar, LangChain.js ve Transformers.js'den Vercel'in yeni AI SDK'sına kadar giderek artan bir şekilde bu genişletilmiş kullanıcı tabanına hitap ediyor. Pazar genişleme fırsatı çok büyük.
**6. Üretken Yapay Zeka ile Sınıflandırıcı ML karşılaştırması. ** Bir terim olarak "Üretken Yapay Zeka"nın modası geçmiş ve yerini "Çıkarım Motorları" gibi diğer kategorilere bırakmıştır, ancak mevcut MLOps araçları ile makine öğrenimi uygulayıcıları arasındaki farkı ve LLM'yi kullanmak için en uygun olanı kısa ve öz bir şekilde ortaya koymaktadır. ve Metinden resme oluşturucunun yeni ve belirgin rolüne bakıldığında yine de çok yararlıdır. Mevcut makine öğrenimi araştırmaları dolandırıcılık riski, öneri sistemleri, anormallik tespiti ve özellik depolama gibi konulara odaklanabilirken, yapay zeka mühendisleri yazma uygulamaları, kişiselleştirilmiş öğrenme araçları, doğal dil elektronik tabloları ve Factorio benzeri uygulamalar geliştiriyor.
Ne zaman farklı bir geçmişe sahip, farklı bir dil konuşan, tamamen farklı bir ürün üreten ve tamamen farklı bir araç kullanan bir alt grup varsa, sonunda ayrı gruplara ayrılırlar.
04, 1+2=3: Yazılım 3.0 çağında programlama
6 yıl önce, Andrej Karpathy, mantığı tam olarak modelleyen geleneksel elle yazılmış programlama dillerinin "klasik yığını" ile mantığa yaklaşan yeni "makine öğrenimi" sinir ağlarını karşılaştıran, Software 2.0'ı açıklayan çok etkili bir makale yazdı. yazılımın insanların modelleyebileceğinden daha fazla sorunu çözmesini sağlar. Bu yıl, bir devam makalesinde en popüler yeni programlama dilinin İngilizce olduğunu ve orijinal makalesinde işaretlemediği gri alanı nihayet doldurduğunu belirtti.
Ancak 2023'teki en büyük temalardan biri, insan tarafından yazılan kodun LLM yeteneklerini koordine etme ve 200 milyon doları aşan Langchain'den Nvidia destekli Voyager'a kaydırmadaki rolünü yeniden tesis ederek kod oluşturma ve yeniden kullanmanın açık önemini gösterecek. . Mühendislik hem abartılıyor hem de burada kalacak, ancak Software 1.0 paradigmasının Software 3.0 uygulamalarında yeniden ortaya çıkması hem büyük bir fırsat hem de çok sayıda girişim için boşluk yaratan bir kafa karışıklığı alanı.
Elbette bu sadece insanlar tarafından yazılan bir kod değil. Çok sayıda projenin (smol-developer, daha genel olarak gpt-engineer ve Codium AI, Codegen.ai ve Morph/Rift gibi diğer kod üreten aracıların maceraları) hikayeleri, bunların giderek daha fazla AI'nın parçası olacaklarını gösteriyor. mühendisin araç takımı. İnsan mühendisler yapay zekadan yararlanmayı öğrendikçe, yapay zeka mühendisliğe giderek daha fazla dahil olacak.
Ta ki uzak bir gelecekte bir gün yukarıya bakıp ikisi arasındaki farkı artık anlayamayıncaya kadar.
Referanslar